AI Cost Optimization Strategien

Ein Setup, um Kosten über Modellwahl, Prompts, Tools und Monitoring zu senken.

The problem

Cost-Optimierung ist Engineering: messen → Waste isolieren → Guardrails einbauen.

Warum Kosten schwer vorhersehbar wirken

Unterschiedliche Modellpreise
Prompt- und Output-Längen variieren
Agenten verstärken Fehler über Retries/Loops

Kostenaufteilung: Tokens + Call-Volume

Die größten Verluste kommen durch unnötige Calls und zu große Prompts.

Realer Case (wie Teams arbeiten)

Zwei Ebenen: pro Request Limits (Tokens + Retries) und pro Agent Budgets (täglich/wöchentlich).

Optimierung (in Schichten)

Layer 1: Prompt-Hygiene.
Layer 2: Workflow-Design (weniger Tools, besseres Caching).
Layer 3: Guardrails (Caps, Budgets, Anomalie-Erkennung).

Checkliste

Cost pro Agent messen
Retries/Timeouts deckeln
Budget-Alerts + Hard Stops

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